【中止】AIを使用した計算およびデータ駆動型化学【ライブ配信】

セミナー趣旨

　系統的データから帰納的に法則を見出すこと、所望の構造や機能をもつ化合物を系統的な実験から探索すること、データベースや計算化学による予測で候補化合物を絞り実験すること、といった従前の化学研究スタイルや演者の過去の研究を見直しながら、適用できそうなAI利用の研究例を紹介する。新しい化学研究のスタイルに期待しながら、実験中心のスタイルと比較しつつ、注意点等を知りたい方に敷居の低い化学的な内容や話題を提供する。

受講対象・レベル

　これからAIを使用した計算およびデータ駆動型化学研究を行ってみたいが、何から始めてよいか分からず、何かきっかけが欲しいと考えている、化学関連分野の技術者や研究者など。

習得できる知識

• 系統的なデータから帰納的に法則性を見出す化学の研究方法
• 系統的な実験に加え計算化学を利用する化学の研究方法
• データベースや計算化学で候補化合物を絞る化学の研究方法
• AIを利用した化学研究例や動向の紹介

セミナープログラム

1. 配位子場分裂
   1. 従来の帰納的な相関量の化学研究
   2. AIによるスピンクロスオーバー研究
2. MOFの結晶構造
   1. 系統的実験で珍しい構造を見つける
   2. 計算化学による結晶構造予測の研究
3. 金属の組み合わせ
   1. 金属や同位体を置換していく実験
   2. AIによる金属間化合物の探索研究
4. 触媒の設計と反応条件
   1. 光触媒や反応条件を実験で試す
   2. AIによる逆問題としての触媒研究
5. IRスペクトル
   1. 複合系の偏光IRスペクトルと解釈
   2. AIによるIRスペクトルの解釈
6. 蛋白質とリガンド
   1. 蛋白質とリガンドのキラル分子認識
   2. PDBデータとドッキング計算スコア
7. サレン錯体と生化学
   1. AIによる抗がん剤予測の研究
   2. データベースと計算後に実験したら
8. サレン錯体と結晶構造データベース
   1. 結晶構造データベースCSDとPDB
   2. 系統的な結晶解析実験と特徴的構造
9. サレン錯体とXRD
   1. 単結晶・粉末XRDでの苦労
   2. CNNとICSDによるXRDの予測研究
10. サレン錯体DSSCの失敗
    1. DSSCの指針やANNでの相関研究
    2. しかしDSSC研究は失敗した
11. データやAIの人材育成
    1. 現状や（大学院）教育

セミナー講師

秋津 貴城 氏　　東京理科大学 理学部第二部 化学科　教授

セミナー受講料

44,000円　　＊ 税込、資料付
＊メルマガ登録者　39,600 円
＊アカデミック価格　26,400 円

★メルマガ会員特典
2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、
2人目は無料（1名価格で2名まで参加可能）、3名目以降はメルマガ価格の半額です。

★ アカデミック価格
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、
大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、
備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。

受講について

• 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
  　→ https://zoom.us/test
• 当日はリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
• タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
• お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
• ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
• 「Zoom」についてはこちらをご参照ください。

■お申し込み後の流れ

• 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
• 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
• セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
• 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみのご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固く禁じます。
• 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。